Многомодальные большие языковые модели (MLLM) и их значение
Многомодальные большие языковые модели (MLLM) привлекают внимание благодаря способности справляться с комплексными задачами, связанными с интеграцией визуальных, языковых и аудио данных. Тем не менее, они недостаточно адаптированы к требованиям пользователя, безопасности и правдивости.
Проблемы современного подхода
Существующие модели обходят важные этапы выравнивания, что приводит к недостаткам в их надежности и производительности. Текущие методы ограничиваются узкими областями, такими как снижение галлюцинаций или улучшение диалогов.
Прогресс в MLLM
В последние годы наблюдается значительный прогресс в области MLLM, основанный на таких архитектурах, как GPT, LLaMA и других. Появились открытые MLLM, такие как Otter и LLaVA, которые решают фундаментальные многомодальные проблемы, однако усилия по выравниванию остаются ограниченными.
Предложение MM-RLHF
Исследователи предложили новую методику MM-RLHF, включающую обширный набор данных из 120 тысяч пар сравнения предпочтений, аннотированных людьми. Это значительно увеличивает качество и разнообразие данных.
Метод включает два ключевых новшества:
- Модель награды на основе критики: генерирует подробные критики перед оценкой результатов.
- Динамическое масштабирование награды: оптимизирует веса образцов на основе сигналов награды.
Процесс реализации MM-RLHF
Реализация MM-RLHF требует комплексной подготовки данных по трем основным направлениям: понимание изображений, видео и многомодальная безопасность. Это включает более 10 миллионов образцов диалогов, охватывающих различные задачи.
Результаты и улучшения
Оценка MM-RLHF показывает значительные улучшения в таких моделях, как LLaVA-OV-7B. Уровень разговорных способностей увеличился более чем на 10%, а небезопасное поведение снизилось на 50%.
Будущие направления исследований
Будущие исследования будут сосредоточены на использовании аннотированной информации и оптимизации высокоразрешающих данных, что создаст основу для более надежных многомодальных обучающих систем.
Преимущества применения ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу:
- Определите области для автоматизации.
- Выделите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Подберите подходящее ИИ-решение для вашей задачи.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Получите помощь в внедрении ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
Попробуйте нашего ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы
Используйте решения от Flycode.ru для улучшения эффективности вашей работы.
